一种基于SIFT视觉词袋的全波形激光回波信号的分类方法

    公开(公告)号:CN113567953B

    公开(公告)日:2024-12-20

    申请号:CN202110859165.4

    申请日:2021-07-28

    Abstract: 本发明提供一种基于SIFT视觉词袋的全波形激光回波信号分类方法,包括:预先建立SIFT视觉词袋;控制条纹管激光雷达逐列扫描目标区域,并采集每列扫描目标区域的一个原始回波信号;提取所述一个原始回波信号的所有SIFT特征点,并利用所述SIFT视觉词袋对所述所有SIFT特征点进行量化,得到目标特征向量;将所述目标特征向量实时输入一支持向量机模型中,对所述原始回波信号进行地物分类。本发明的方法根据原始回波信号条纹图局部特征直接进行分类,能够简化分类过程,并提高分类的准确率。

    一种单光子条纹阵列激光雷达

    公开(公告)号:CN118151175B

    公开(公告)日:2024-08-13

    申请号:CN202410280590.1

    申请日:2024-03-12

    Abstract: 本发明公开了一种单光子条纹阵列激光雷达,所述雷达包括激光发射单元、扫描单元、信号接收单元、控制单元和延时单元,激光发射单元发射一束扇形激光至扫描单元,经扫描单元偏转后射向目标;同时激光发射单元分出一部分激光被探测器接收并产生出射激光信号;反射回波经扫描单元后到达信号接收单元并最终产生单光子条纹图;控制单元控制延时单元、信号接收单元以及扫描单元的相关参数,接收出射激光信号、扫描单元角度值,监控并存取信号接收单元的条纹图;延时单元提供激光发射单元中Q开关和信号接收单元中相机门宽的延时,从而对工作时序进行控制。本发明能够达到单光子探测灵敏度,并通过数据处理实现对单个光子条纹图的亚像素定位。

    单行条纹图像中光斑质心位置的获得方法

    公开(公告)号:CN115685247A

    公开(公告)日:2023-02-03

    申请号:CN202211350619.6

    申请日:2022-10-31

    Abstract: 本申请提供了一种单行条纹图像中光斑质心位置的获得方法。本申请利用并行流水线的处理方式,利用多个并行通信通道分别接收成像组件传送的各个单行条纹图像,利用多个并行的数据处理通道分别处理各个单行条纹图像,降低了每个数据处理通道的实时数据处理量,提高了图像实时处理效率,保证了平台的灵活性。通过通信同步信息中的数据有效信息保证数据传输的有效性;通过所述单行条纹图像的图像同步信息保证数据处理的完整性,保证并行操作的稳定性,避免了数据冲突。将单行条纹图像划分成多个单行区域图像进行分析和归集,确定光斑质心的像素位置偏移量。有效降低了数据处理的复杂度,提高了数据处理的效率和灵活性。

    一种基于SIFT视觉词袋的全波形激光回波信号的分类方法

    公开(公告)号:CN113567953A

    公开(公告)日:2021-10-29

    申请号:CN202110859165.4

    申请日:2021-07-28

    Abstract: 本发明提供一种基于SIFT视觉词袋的全波形激光回波信号分类方法,包括:预先建立SIFT视觉词袋;控制条纹管激光雷达逐列扫描目标区域,并采集每列扫描目标区域的一个原始回波信号;提取所述一个原始回波信号的所有SIFT特征点,并利用所述SIFT视觉词袋对所述所有SIFT特征点进行量化,得到目标特征向量;将所述目标特征向量实时输入一支持向量机模型中,对所述原始回波信号进行地物分类。本发明的方法根据原始回波信号条纹图局部特征直接进行分类,能够简化分类过程,并提高分类的准确率。

    一种抗干扰且稳定性高的腔倒空激光器及其安装方法

    公开(公告)号:CN112563871A

    公开(公告)日:2021-03-26

    申请号:CN202011440432.6

    申请日:2020-12-07

    Abstract: 一种抗干扰且稳定性高的腔倒空激光器及其安装方法,属于激光器技术领域。通过连接棒固定的具有通孔的腔板设在L型板上,平凹镜、凸透镜、LD侧泵模块、偏振立方体、四分之一波片、普克尔盒及平面镜沿光路传播方向设置;平凹镜及平面镜安在通孔内,凸透镜、LD侧泵模块、偏振立方体、四分之一波片及普克尔盒设在L型板上;平凹镜的曲率半径、凸透镜的焦距以及平凹镜和凸透镜之间的距离相等。本发明提升了激光器对谐振腔失谐的不灵敏度,还可实现谐振腔的精密调节,保障了激光器的高稳定性,保证了激光器输出最佳化,提升了激光器的抗干扰能力。

    一种基于BP神经网络模型的激光雷达波形信号分类方法

    公开(公告)号:CN110502978A

    公开(公告)日:2019-11-26

    申请号:CN201910622635.8

    申请日:2019-07-11

    Abstract: 本公开提供了一种基于BP神经网络模型的激光雷达波形信号分类方法,包括:获取条纹图数据,基于所述条纹图数据提取特征值;将地形地物类别分别编码为1、2、3、4四个类别,分别表示平原、丘陵、建筑物和树木;基于所述特征值计算所述条纹图数据的拘束条件;构建BP神经网络模型,其中,所述BP神经网络模型包括输入层、单层或多层的隐含层以及输出层,所述拘束条件作为所述输入层节点输入所述BP神经网络模型;通过所述BP神经网络模型对所述条纹图数据进行编码分析,识别出所述条纹图数据中的所述地形地物类别。本公开基于BP神经网络模型的激光雷达波形信号分类方法,无需对条纹图像进行点云数据的转化,能够准确的识别出树木或建筑。

    一种可调谐激光频率扩展的方法

    公开(公告)号:CN108281883B

    公开(公告)日:2019-06-04

    申请号:CN201810008905.1

    申请日:2018-01-04

    Abstract: 本发明实施例涉及一种可调谐激光频率扩展的方法,包括如下步骤:步骤101:产生某一波长λ的基频光,并将所述基频光以一角度θ1入射至倍频晶体进行倍频,所述倍频为I类相位匹配,其相位匹配条件。步骤102:从所述倍频晶体出射的基频光和倍频光以一角度入射至佩林布洛卡棱镜长直角边。步骤103:所述基频光和倍频光在所述佩林布洛卡棱镜内发生折射,分别沿不同方向从所述佩林布洛卡棱镜射出,所述倍频光从所述佩林布洛卡棱镜射出后沿与原入射方向垂直的方向射出。步骤104:所述倍频光从所述佩林布洛卡棱镜射出后入射至一45°全反射镜,所述全反射镜使所述倍频光沿原基频光方向输出。通过采用佩林布洛卡棱镜可有效的对倍频光与基频光进行分离。

    一种实时监测可调谐激光器输出激光波长和能量的装置及方法

    公开(公告)号:CN108303184A

    公开(公告)日:2018-07-20

    申请号:CN201810065441.8

    申请日:2018-01-23

    Abstract: 本发明公开了一种实时监测可调谐激光器输出激光波长和能量的装置及方法,所述装置由分光镜、平凸柱透镜、平焰燃烧器、滤光片、凸透镜、光电倍增管和能量探头构成,激光光束沿X轴入射,经分光镜反射分出一束参考光,参考光通过平凸柱透镜形成平面激光光束,平面激光光束穿过平面火焰中心区域并进入能量探头;平面激光光束穿过平面火焰中心区域时激发平面火焰中的OH并产生荧光,凸透镜将滤光片截止范围内的荧光收集并聚焦于光电倍增管探测区。本发明可实时监测试验过程中可调谐激光器所输出的波长和能量,避免因激光波长偏移而导致的试验效果差甚至导致试验失败,同时实时获得的激光脉冲能量可用于矫正激光能量波动而带来的试验测量误差。

Patent Agency Ranking